소개
이번 챌린지에서는 사전 훈련된 모델을 사용하여 제한된 샘플을 가진 데이터셋에 대한 분류 모델을 훈련할 것입니다. 세 개의 사전 훈련된 모델에서 추출한 특징 벡터를 병합하고 이를 사용하여 분류 모델을 훈련할 것입니다. 그런 다음 훈련된 모델을 사용하여 테스트 데이터셋의 샘플 레이블을 예측하고 결과 파일을 생성할 것입니다. 이 챌린지는 테스트 데이터셋에서 95% 의 정확도를 달성해야 합니다.
이것은 챌린지입니다. 실험 (Lab) 과 달리, 학습을 위해 실험의 단계를 따르는 것이 아니라, 독립적으로 챌린지 작업을 완료해야 합니다.챌린지는 일반적으로 조금 어렵습니다. 어려움을 겪었다면, Labby 와 논의하거나 해결책을 확인할 수 있습니다.
